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作者：Sheng XU, Peifeng LI, Qiaoming ZHU

发表时间：08 Mar 2023

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导读

以往的工作专注于捕获论元之间的语义交互来识别篇章关系，而忽略了论元周围上下文中的重要信息。本文提出了一种将RST篇章树转换为依存篇章树的方法，并基于这些转换后的结构训练上下文线索选择器。这样，选择器就可以自动从上下文中为论元选择关键的文本信息（作为线索）以帮助判别它们之间的关系。在中文CDTB语料库上的实验结果表明，本文提出的方法在微/宏F1分数上都优于多个先进基准模型。

文章信息

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